YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ

uysal, halil; Kose, Oguz; ÖZSOY, Muhammet; Okkan, Umut

YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ

Umut OKKAN, (Balıkesir Üniversitesi, Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, Balıkesir, Türkiye)

Oğuz KÖSE, (Balıkesir Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 10145, Merkez-BALIKESİR)

Muhammet ÖZSOY, (Balıkesir Üniversitesi, Makine Mühendisliği Bölümü, Balıkesir, 10145, Türkiye)

Halil UYSAL (Balıkesir Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği Bölümü, 10145, Merkez-BALIKESİR)

DSİ Teknik Bülteni

5 0

Yıl: 2017 Cilt: 0 Sayı: 124 Sayfa Aralığı: 20 - 33 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 31-10-2018

YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ

Öz:

Kavramsal hidrolojik modeller genelde deterministik ve ortalanmış yapıda olup bu modellerde su bütçesi denklemleri esas alınarak hidrolojik çevrim unsurlarının farklı parametreler vasıtasıyla tanımlanması sağlanmaktadır. Söz konusu modellerin, su kaynakları mühendisliğindeki kullanımı önem taşımaktadır. Bu modeller havzanın yağış-akış ilişkilerinin açıklanması, eksik akım verilerinin tamamlanması, iklim değişikliğinin akımlar üzerindeki olası etkilerinin analizi gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Kavramsal modellerin bir havzanın yağış-akış ilişkisini temsil etmedeki yetkinliği havza çıkışındaki akımın doğru tahmin edilmesine bağlıdır. Bu da hidrolojik modeli kontrol eden parametrelerin kalibrasyonu ile sağlanmaktadır. Bu süreç, model akışları ile gözlenen akışlar arasındaki hataları minimum yapan parametrelerin belirlenmesine dayanan bir optimizasyon problemine dönüşmektedir. Bu nedenle, bazı optimizasyon algoritmalarının kullanılması tahmin edilen parametrelerin güvenirliğini arttırmaktadır. Hazırlanan bu çalışmada, meta-sezgisel optimizasyon tekniklerinden olan yabani ot algoritması (YOA) ve diferansiyel evrim algoritması (DEA) seçilmiş ve bunların üç parametreli hidrolojik bir modelin kalibrasyonunda değerlendirilmeleri sağlanmıştır. İki algoritmanın yakınsama performansları değerlendirilmiş ve algoritma yapılarının hidrolojik model kalibrasyonunda ne ölçüde kullanılabileceği sorgulanmıştır. Bulgulara göre, DEA algoritmasının hem kodlanabilirlik bakımından pratik hem de optimum çözümü bulmadaki yakınsama performansı açısından daha etkili olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelime:

Konular: Çevre Mühendisliği

INVESTIGATING PERFORMANCES OF INVASIVE WEED AND DIFFERENTIAL EVALUTION ALGORITHMS OVER A MONTHLY CONCEPTUAL RAINFALL-RUNOFF MODEL CALIBRATION

Öz:

The conceptual hydrological models are generally deterministic and lumped, and in these models, considering the water budget equations, it is provided that the hydrologic cycle elements are defined by means of several parameters. The usage of these models in water resources engineering field is such an important issue. These models are utilized in a variety of areas such as explaining the rainfall-runoff relations of a basin, filling the missing flow data and analyzing the possible impacts of climate change on flows. The ability of conceptual models in representing the rainfall-runoff relationship of a basin depends upon the accurate prediction of the total runoff in the basin outlet. This is achieved by calibrating the parameters controlling hydrological model. So, this procedure becomes an optimization problem based on determining parameters that minimize errors between modeled flows and observed flows. Thus, the use of some optimization algorithms will increase the reliability of the parameters to be calibrated. In the study presented, the invasive weed algorithm (IWA) and differential evolution algorithm (DEA), which are meta-heuristic based optimization techniques, were chosen and their evaluation in the calibration of a three parameter hydrological model example were provided. Convergence performances of these two algorithms were assessed and it was discussed how the algorithm constructions can be used in the hydrological model calibration. According to results, it has been found that the DEA algorithm is both more practical in terms of coding and more effective in terms of convergence performance in finding the optimum solution.

Anahtar Kelime:

Konular: Çevre Mühendisliği

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Zhou Y., Chen H., and Zhou G. (2014), “Invasive weed optimization algorithm for optimization no-idle flow shop scheduling problem,” Neurocomputing, 137, 285–292.
Zhou Y., Luo Q., Chen H., He A., and Wu J. (2015), “A discrete invasive weed optimization algorithm for solving traveling salesman problem,” Neurocomputing, 151(3), 1227–1236.
Zhao H., Wang P. H., Peng X., Qian J., and Wang Q.(2009), “Constrained optimization of combustion at a coal-fired utility boiler using hybrid particle swarm optimization with invasive weed,” 2009 Int. Conf. Energy Environ. Technol. ICEET , 1, 564–567.
Zhang X., Wang Y., Cui G., Niu Y., and Xu J.(2009), “Application of a novel IWO to the design of encoding sequences for DNA computing,” Computing Mathametics with Appliction, 57(11–12), 2001–2008.
Wang, Q. J. (1991). “The Genetic Algorithm and Its Application to Calibrating Conceptual Rainfall-Runoff Models.” Water Resources Research, 27(9), 2467–2471.
Yıldız A. R. (2013), “Hybrid Taguchi-differential evolution algorithm for optimization of multipass turning operations,” Applied Soft Computing,13, 1433–1439.
Turan, M. E., ve Doğan, E. (2015). “Kavramsal Hidrolojik Modellerin Farklı Optimizasyon Algoritmaları İle Kalibrasyonu.” Celal Bayar Ünversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(2), 265– 277.
Storn R. ve Price K. V. (1996), “Minimizing the real functions of the ICEC contest by differential evolution,” in Proc. IEEE International Conferance Evoluation Computing, 842–844.
Sengupta A., Chakraborti T., Konar A., and Nagar A. (2011), “Energy efficient trajectory planning by a robot arm using invasive weed optimization technique,” 3rd World Congress National Biology Inspired Computing, 311–316.
Roy G. G., Das S., Chakraborty P., and Suganthan P. N. (2011), “Design of nonuniform circular antenna arrays using a modified invasive weed optimization algorithm,” IEEE Transaction Antennas Propagation, 59(1), 110–118.
Saravanan B., Vasudevan E. R., and Kothari D. P. (2014), “Unit commitment problem solution using invasive weed optimization algorithm,”International Journal Electric Power Energy Systems, 55, 21–28.
Ravindran, A., Ragsdell, K. M., and Reklaitis, G. V. (2006). Engineering Optimization: Methods and Applications. Wiley, 2nd Edition, 688
Rad C., H.S and Lucas (2007), “A recommender system based on invasive weed optimization algorithm,”Evolutionary Computation, 4297– 4304.
Pourjafari E. and Mojallali H. (2012), “Solving nonlinear equations systems with a new approach based on invasive weed optimization algorithm and clustering,” Swarm Evolutionary Computation., 4, 33–43.
Pahlavani P., Delavar M. R., and Frank A. U. (2012), “Using a modified invasive weed optimization algorithm for a personalized urban Multi-criteria path optimization problem,” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 18(1), 313–328.
Okkan U., Gedik N. (2017), “Doğrusal Olmayan Bir Taşkın Öteleme Modelinin Diferansiyel Gelişim Algoritması ile Kalibrasyonu”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 7(1), 114-121.
Okkan, U., ve Kırdemir, U. (2016). “Budyko Yaklaşımına Dayanan Bir Su Bütçesi Modeli ve Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması ile Kalibrasyonu.” Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 2(1), 1-10.
Karimkashi S. and Kishk A. A. (2010), “Invasive weed optimization and its features in electromagnetics,” IEEE Transaction Antennas Propagation, 58(4),1269–1278.
Keskintürk T. (2006), “Diferansiyel evrim algoritması”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi,Yıl: 5 Sayı: 9, ss. 85-99.
Kundu D., Suresh K., Ghosh S., Das S., Panigrahi B. K., and Das S. (2011), “Multiobjective optimization with artificial weed colonies,” Information Sciences,181(12), 2441–2454.
Okkan, U. (2015) “Dinamik Su Bütçesi Modeli”, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 17(1), 70-82.
Okkan, U. (2013). “İklim değişikliğinin akarsu akışları üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi.” Dokuz Eylül Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitütüsü, Hidrolik Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
Mallahzadeh A. R.(2008), “Optimization Technique for Antenna Configurations,” Progress In Electromagnetics Research 79, 137–150, 2008, 137–150
Mehrabian A. R. and Lucas C. (2006), “A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization,”Ecological Informatics, 1(4), 355–366.
Karaboğa D. (2004), “Yapay zeka optimizasyon algoritmaları”, Nobel yayınevi, İstanbul.
Giri R., Chowdhury A., Ghosh A., Das S., Abraham A., and Snasel V. (2010), “A Modified Invasive Weed Optimization Algorithm for training of feed- forward Neural Networks,” Syst. Man Cybern. (SMC), IEEE International Conferanceon Systems, Mans and Cybernetics, 3166–3173.
Giakoumakis S., Stamouli P., and Tigkas D., (2015) “Evaluating a modified simple rainfallrunoff model in Mediterranean river basins,” European Water Publications, 35–42.
Ghalenoei M. R., Hajimirsadeghi H., and Lucas C. (2009), “Discrete invasive weed optimization algorithm: Application to cooperative multiple task assignment of UAVs,” Proceeding IEEE Conferance Decisision and Control, 1665–1670.
County C., County Y., and T. County (2010), “Invasive Weed Optimization Method Based Blind Multiuser Detection for MC-CDMA Interference Suppression over Multipath Fading Channel,”IEEE International Conference on Systems, Mans and Cybernetics, 2145–2150.
Cooper, V. A., Nguyen, V. T. V., and Nicell, J. A. (1997). “Evaluation of global optimization methods for conceptual rainfall-runoff model calibration.” Water Science & Technology, 36(5), 53–60.
Cheng, C. T., Zhao, M. Y., Chau, K. W., and Wu, X. Y. (2006). “Using genetic algorithm and TOPSIS for Xinanjiang model calibration with a single procedure.” Journal of Hydrology, 316(1-4), 129–140.
Ahmadi M. and Mojallali H. (2012), “Chaotic invasive weed optimization algorithm with application to parameter estimation of chaotic systems,” Chaos, Solitons & Fractals, 45(9– 10), 1108–1120.

APA	Okkan U, Kose O, ÖZSOY M, uysal h (2017). YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. , 20 - 33.
Chicago	Okkan Umut,Kose Oguz,ÖZSOY Muhammet,uysal halil YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. (2017): 20 - 33.
MLA	Okkan Umut,Kose Oguz,ÖZSOY Muhammet,uysal halil YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. , 2017, ss.20 - 33.
AMA	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. . 2017; 20 - 33.
Vancouver	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. . 2017; 20 - 33.
IEEE	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h "YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ." , ss.20 - 33, 2017.
ISNAD	Okkan, Umut vd. "YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ". (2017), 20-33.

APA	Okkan U, Kose O, ÖZSOY M, uysal h (2017). YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. DSİ Teknik Bülteni, 0(124), 20 - 33.
Chicago	Okkan Umut,Kose Oguz,ÖZSOY Muhammet,uysal halil YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. DSİ Teknik Bülteni 0, no.124 (2017): 20 - 33.
MLA	Okkan Umut,Kose Oguz,ÖZSOY Muhammet,uysal halil YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. DSİ Teknik Bülteni, vol.0, no.124, 2017, ss.20 - 33.
AMA	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. DSİ Teknik Bülteni. 2017; 0(124): 20 - 33.
Vancouver	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ. DSİ Teknik Bülteni. 2017; 0(124): 20 - 33.
IEEE	Okkan U,Kose O,ÖZSOY M,uysal h "YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ." DSİ Teknik Bülteni, 0, ss.20 - 33, 2017.
ISNAD	Okkan, Umut vd. "YABANİ OT VE DİFERANSİYEL EVRİM ALGORİTMALARININ AYLIK KAVRAMSAL BİR YAĞIŞ-AKIŞ MODELİ KALİBRASYONU ÜZERİNDEN PERFORMANSLARININ İRDELENMESİ". DSİ Teknik Bülteni 124 (2017), 20-33.